面向专利的化合物和生物实体识别系统

赖鸿昌; 朱礼军; 徐硕

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面向专利的化合物和生物实体识别系统

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探索专利文献中的化合物和生物知识变得至关重要。为了识别化合物实体和生物实体,开发了面向专利的化合物和生物实体识别系统。系统基于开源的机器学习和自然语言工具进行开发。系统按照流水线模式进行,本文将详细阐述其三个主要过程:预处理(句子分割、词条化),识别(基于条件随机场的方法),后处理(基于规则的方法)。最后,利用系统在已标注的化合物专利语料库进行大量实验,进行十折交叉验证,得到了69.20%的F值。但是,从结果可以看到,在专利文献上的实验表现,要低于论文和新闻语料库中的表现。

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来源
《情报工程》 |2015年第4期|P.95-103|共9页
作者
赖鸿昌; 朱礼军; 徐硕;
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作者单位

中国科学技术信息研究所信息技术支持中心;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类化学;
关键词
条件随机场; 化合物和生物实体; 专利挖掘; 交叉验证;

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